📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータの分析結果です。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: 7月3日から7月19日頃まで比較的高いスコア（0.7以上）の範囲で上下動していましたが、7月20日以降に顕著な下降傾向を示しました。この変動は7月24日から顕著で、多くの日で0.6以下の値を示しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日はスコアが0.86と非常に高かった一方で、7月23日から急激に低下しており、最も低い値が示されています。7月26日は特に低く、スコアが0.59に落ち込みました。
### 異常値
– 7月6日のスコア0.86は突出して高く、社会基盤や共生・多様性スコアの急上昇が寄与した可能性があります。社会イベントや政策変更があったか地区のシステム更新があった可能性が考えられます。
– 7月23日から7月26日の一連の低スコアは特に注目すべきで、社会的ストレスの上昇や社会基盤の低下が影響している可能性があります。この期間にはインフラストラクチャ関連の問題や社会的な不安要素があったかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 期間を通して見ると、7月の初旬から徐々に回復する傾向。7月の中旬から終盤にかけての低下は短期的なイベントによって引き起こされた可能性があります。
– **季節的パターン**: 明確な季節性は見受けられませんが、月の末に向けて一時的にスコアが回復する傾向がありました。
– **残差**: 特定の日付の大幅な変動がある点から、予期しない変動要因があったと推測されます（7月19日や7月23日など）。
### 項目間の相関
– 高い社会WEIは成熟した社会基盤や多様性スコアに依存していることが示唆されます。個人の経済的余裕と健康状態間で強い関連が見受けられ、これらの項目が全体スコアに影響を及ぼしている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図では、個人WEIと社会WEIの中央値がやや異なり、社会面での成功が個人の幸福度に貢献している様子が伺えます。異常値が多く、外れ値は政策や外部介入によって改善が可能な可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (79%)**: 全体的なWEIスコアの変動に最も寄与しており、共生・多様性や社会基盤が主要因と考えられます。
– **PC2 (5%)**: 寄与は少ないが、個人の自由度や経済的余裕が間接的に影響していると見受けられます。
### 結論
データは、社会的要因（特に社会インフラと持続可能性）、心理的ストレス、個人の自由度との複雑な相関関係を示しています。この期間にわたる異常な変動は、外部からの介入（例えば、政策変更や環境イベント）に起因する可能性が高く、これに対応するための政策改善が必要と考えられます。WEIスコアの変動には複数の要因が絡み合っており、これらを総合的に改善することが求められます。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析と洞察を示します：
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体として緩やかな下降トレンドを示していますが、比較的一定の範囲内に収まっています。
– 時間が経つにつれて、WEIスコアは0.6付近に近づく傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイント（黒い円で囲まれた部分）は、全体トレンドから大きく外れた値です。ただし、極端な外れ値は少なく、ほとんどのデータが連続性を維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い×印はAIによる予測値を示します。予測の不確かさは灰色の影で示されています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測方法が比較されており、それぞれ異なるトレンドラインを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰は他の回帰方法と異なり、時間とともに下降傾向を示しています。これは、不確実性が高まる要因を考慮して安価なシナリオを想定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は全体として0.6から0.8の範囲に集中する傾向があります。
– 各回帰手法は異なる予測レンジを示しており、特に線形回帰とランダムフォレストの差異が顕著です。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの下降傾向は、電力使用や効率の低下を示唆しているかもしれません。これが続く場合、効率改善のための対策が必要になるでしょう。
– ビジネスにおいては、将来の電力需要予測や効率向上のための戦略を立てる必要があることを示しています。
– 社会的には、持続可能なエネルギー利用の促進に向けた啓発が重要となります。
このグラフは、電力使用の動向を把握し、効果的な戦略策定に活用できます。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人WEI平均スコアの30日間における時系列散布図です。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 期間全体で見ると、WEIスコアは概ね横ばいですが、若干の下降傾向が見られます。
– 特に、最初の約10日間は安定しているものの、その後徐々にスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見られる外れ値は数点存在し、これらは円で囲まれています。
– 異常値は、他のデータポイントと比較して低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤い「×」が「予測（予測AI）」です。
– 薄灰色の領域は、予測の不確かさを示しています（±AI/3σ）。
– 緑、青、紫の線は、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AI、そして異なる予測手法間で若干のズレがあり、それが特に後半で顕著になります。
– 予測の不確かさは比較的一定ですが、予測値は後半にかけて異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は初期には高いスコアが多いものの、時間経過と共にスコアが下がる傾向があります。
– 不確かさの範囲内でスコアが変動していますが、予測モデルによって予測されるスコアは一貫していません。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– このままの傾向が続くと、電力部門における個人のWEIスコアは低下する可能性があり、効率やパフォーマンスに影響を与えるかもしれません。
– 予測AIの結果と実績との比較から予測モデルの改善点を見出す必要があるでしょう。
– 企業としては、WEIスコアの下降を早期に察知し、対策を講じることが重要です。
このグラフは、電力分野での個人のパフォーマンスを監視し、改善点を特定しやすくするための有用なツールです。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで変動していますが、8月後半にかけて緩やかに低下する傾向があります。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）については、ランダムフォレストが明らかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪で囲まれた点が外れ値として識別されていますが、数は多くないです。特に、7月中旬には異常値が少し集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフには実績（青い点）、予測（赤いバツ）が示されており、実績と予測の乖離を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示されていますが、実績値はその範囲内に収まることが多いようです。
– 予測モデルによる線の傾きにより、将来的な動向の違いが考えられます。特にランダムフォレストは他と異なるパターンをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは約0.7から0.85の範囲に密集しており、ある程度の安定性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体として、電力カテゴリにおけるWEIスコアは一時期安定しているものの、徐々に低下している兆しが見受けられます。これは、電力供給の安定性や効率性に対する潜在的な懸念につながる可能性があります。
– 予測が実績の変動を十分に捉えきれていない可能性もあり、モデルの精度向上が求められるかもしれません。
このように、グラフから得られるさまざまな視点を総合して、ビジネスや政策に役立てることができるでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、WEIスコアは比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。ただし、8月以降になると若干の下落傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされているポイントがいくつかありますが、多くは全体の範囲内に収まっています。データの分布は比較的緩やかで、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、濃いグレーの範囲は予測の不確かさを表しています。予測値は色分けされており、ランダムフォレスト回帰が紫で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られません。予測の線（回帰モデル）は実績データの分布に対して整合しているように見受けられるため、モデルの予測精度は比較的良いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのほとんどは0.7から0.9の間に集中しており、WEIスコアのばらつきは小さいです。
6. **直感的見解およびビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じられることは、WEIスコアは基本的に安定しており、電力カテゴリーにおける個人の経済的余裕は大きな変動がなく推移しているということです。
– ビジネスや社会的には、電力関連の経済的支出が予測可能であるため、安定した収支管理が可能です。予測モデルが信頼できる場合、今後の戦略立案に効果的です。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– **実績の傾向**: 実績値（青い点）は、評価期間の後半にかけてわずかに低下しています。
– **予測の傾向**: 予測（紫の線）は、線形回帰や決定木回帰ではわずかな下降傾向を示し、ランダムフォレスト回帰では横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体として、データは比較的一貫していますが、いくつかの外れ値（青い円で囲まれた点）があり、特に8月初旬に目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 観測された実際の健康状態のスコア。
– **予測（×印）**: 予測された健康状態のスコア。
– **異常値（青い円）**: 他のデータポイントから大きく外れた値。
– **不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の信頼区間を表現。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に若干の乖離がありますが、全体的に予測は実績に寄せられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは中央値近辺に多く分布しており、下方に外れ値があるため、軽い右スキューがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績が若干下降傾向にあるため、健康状態に何らかの問題が発生している可能性があります。
– ビジネス上では、対応策が必要かもしれません。予測が比較的一貫しているため、評価制度の見直しや健康促進プログラムの導入も考えられます。
このグラフからは、全体的な健康状態の予測にはある程度の信頼性があるものの、特定の期間で悪化している兆候が見られるため、早めの対策が必要です。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、30日間の個人WEI（心理的ストレス）の時系列を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、最初の数日間はWEIスコアが比較的高めであり、徐々に低下する傾向が見受けられます。中央付近で横ばいの期間があり、その後再び緩やかに減少しています。予測には異なる線形・非線形手法が用いられ、一部のモデルでは下降を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がオーバーレイされている箇所は、特に後半に集中しています。これらは予期せぬ心理的負荷の増加を示唆しており、突発的な出来事に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実績データを示し、予測値は赤い「×」で表示されています。黒い円は外れ値を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 各予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法でのストレス推移の見通しを表しています。特に、ランダムフォレストの予測はストレスの増減を大きく予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが重なり合う形で示されており、予測の整合性や精度を比較分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアの日には外れ値が多く観察され、低いスコアの日には安定している様子があります。このことから、社会的・環境的要因でスコアが影響を受けている可能性があります。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 気持ちの上下が一ヶ月間にわたり観察され、心理的ストレスが増える可能性を予測することで、早期に対応が可能となります。ビジネスではこの情報を用いて、従業員のメンタルヘルスサポートの強化や働き方の改善につなげることができます。また社会的には、ストレス管理プログラムや適切な休息の重要性を示唆しています。
このグラフは、心理的ストレスのトレンドと予測を把握するための重要なツールとなり得ます。適切な対策と予防策を講じることで、健康的な労働環境や生活の質向上に寄与することが期待されます。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.5から0.8の間で推移しており、ビジュアルには一貫した一定のトレンドは見られません。
– 一部でスコアの低下が見られますが、急激な下降トレンドや上昇トレンドは発見できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントで「異常値」が黒い丸で示されています。主にスコアが0.8近辺に集中しているようです。
– 全体的な変動は頻繁ですが、それほど激しい急変動ではないように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で表され、期間全体にわたってバラツキを示しています。
– xAIによる予測の不確かさの範囲がグレーの領域で示され、実績データの大半がこの範囲内に収まっています。
– 予測が線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって行われており、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に明確な一致はなく、異なる回帰モデルの予測値も一貫した予測パターンを示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状、分布には相関のある特徴は見出せませんが、散布が多く、実際の振る舞いがランダムである可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの不安定さは、個人の自由度と自治の変動に影響を及ぼします。安定性が欠如している場合、電力利用の効率性や信頼性に対する社会的な不満や組織的な課題が指摘される可能性があります。
– 予測モデルが異なった結果を示していることから、将来的なモデリングや統計予測の改善が必要とされるでしょう。
このグラフの分析により、電力利用に関わる自由度と自治に対してより慎重かつフィードバックを伴ったアプローチが求められる可能性があります。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の方では、WEIスコアはおおむね高めで推移しているものの、日によっては変動が見られます。その後、スコアが低下し、安定していますが、明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に初期の方に集中しています。WEIスコアが0.4付近に急激に低下している点は、注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット（実績AI）と赤い「X」（予測AI）が示されています。予測には3種類の異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ紫色、緑色、黄色で表示されています。
– 外れ値には黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一部の相違があります。特に、ランダムフォレスト回帰は今後のスコア低下を予測している一方で、他のモデルは比較的安定した値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントはおおむね密集していますが、外れ値によってはスコアのばらつきが見られます。全体的に、WEIスコアは時間とともに低下する傾向があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの低下は、電力の公平性や公正さにおいて潜在的な問題が発生していることを示唆します。ビジネスや政策決定者にとって、これらの問題を早急に認識し、対策を講じることが重要です。
– また、予測モデルの違いからもわかるように、長期的な傾向を把握するためには複数のアプローチを組み合わせることが求められます。
このグラフから、電力の供給やその社会的な公平性が揺らぎつつある状況を感じ取ることができ、早期の対策が推奨されると言えるでしょう。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各データポイントはほぼ水平に分布しており、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。WEIスコアは約0.8から1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータがいくつか見受けられますが、大部分のデータは0.8以上の高いスコアを保っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示しています。
– 赤い「×」マーカーは予測値（予測AI）を示しており、同じく0.8を超える安定した予測がされています。
– 黒い円で囲まれた点が異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、比較的狭い範囲内に留まっています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、いずれも大きな変化を示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータが密接しており、大きな乖離はないことから、予測の精度が比較的高いことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に0.8以上に密集しており、安定した高スコアを維持しています。このことは高い持続可能性と自治性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が高いという安心感を得ることができます。ビジネスにおいては安定した供給が見込まれるため、計画の設計やリスク管理において有利な状況にあると考えられます。また、社会に対しては持続可能なエネルギー戦略を推進する上での信頼性を示しています。
このグラフは、全体的に安定し高評価の指標を示しており、特にビジネスや政策決定において積極的なアプローチをサポートする情報を提供しています。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値はおおむね0.8前後で横ばいに推移しており、大きな上昇や下降トレンドは見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰による予測はやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値（黒い円でハイライトされたプロット）が見られます。これらは異常な変動を示しており、何らかの特異なイベントや条件が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるデータポイント。
– 赤い「×」は予測AIによるデータポイント。
– 灰色の背景は予測の不確かさを表す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はデータを異なる方法で解釈し、特にランダムフォレストのモデリングにおいては下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は基本的に高い精度で安定し、予測範囲内に収まっています。全体的にスコア分布は0.6から1.0の範囲で広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データが安定しているということは、社会基盤や教育機会において短期的な混乱がないことを示唆しています。
– しかし、特別なイベント（外れ値）が与える影響を考慮すると、これらの条件が変わる可能性を常にモニタリングする必要があります。
– ランダムフォレストによる下降予測は、将来的に改善が必要な分野を示唆している可能性があり、政策設計や投資の見直しが求められるかもしれません。
このグラフを見ることで、直感的には電力を基にした社会基盤が現在は安定しているが、予測モデルに基づく一部リスクを考慮する必要があると感じられるでしょう。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは若干の下降傾向を示しています。特に期間の後半にかけて緩やかに低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特定された点がいくつかあり、それらは他のデータポイントから離れた位置にあります。これらは具体的な原因を調査する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 黒の円で囲まれた点は「異常値」として識別されています。
– 予測ラインには、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されており、それぞれの予測手法による将来のトレンドを評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの異なる予測手法が示されていますが、大きな相違は見られません。これはそれぞれの予測が近似的に同じ方向を見積もっていることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはWEIスコアの範囲内で比較的バラつきがあり、不規則性があります。明確な周期性は認められませんが、全体として軽度の下降傾向が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの低下傾向は、共生・多様性・自由の保証といった社会的な要素に対する懸念を示唆しています。これが継続すると、組織の社会的責任や評判に影響を与える可能性があります。
– 異常値は内部プロセスの改善や外部ファクターへの対応が必要かもしれません。
– 予測通りにスコアが続く場合には、早めの対応策（例えば、取り組みの見直しや新たな施策）が必要です。
このグラフは、社会的なパフォーマンス指標が改善または回復するための具体的な行動を提案するために活用されるべきです。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。
– 色の変化を見ると、時間帯による変化よりも日付による変化が大きく、特に2025年7月11日まで一貫した色合い（黄緑から緑）が続いており、一定の安定を示しているようです。
– 7月12日以降、色が徐々に青みがかった緑、青、さらに紫に変化しており、これはスコアの低下を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日19時に非常に高いスコア（黄色）が見られます。
– 7月23日と24日は極端に低いスコア（紫）を示しており、急激な変動が認められます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、色が暖色系（黄色に近い）であればスコアが高く、寒色系（青・紫に近い）であればスコアが低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯に対する大きな変動は見られず、主に日付毎の傾向に特徴があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性はありませんが、スコアの低下が7月中旬以降頻繁になっています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– スコアが急激に低下した7月23日と24日は特に注目すべきです。これが電力の需要または供給の急激な変化を示している場合、対応が必要なイベント（例えば、予期せぬ需要増、供給の問題など）が発生している可能性があります。
– 持続的な低スコアは、電力供給の不足や大規模な節電対策を示しているかもしれません。この場合、ビジネスは対応策を講じるべきです。
– 全体として、安定した供給が求められる電力業界においては、特に周囲のイベントに注視し、安定化対策が重要です。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップの分析に基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 時間帯ごとに色が異なることで、電力消費のパターンが示されています。特に朝（8時-10時）と夕方（16時-18時）に多くの色の変化が見られるため、この時間帯で消費がおそらく活発化しています。
– 全体的には、特定の日付での変動はあまりなく、一部の期間でのみ急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月19日や7月23日に特に顕著な色の変化があり、これらの日に異常があったと考えられます。7月23日には夜間（23時）で特に低いスコアが記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。これにより、電力消費の高低が視覚的に直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 特定の日付間で類似した色の分布が見られることから、これらの日付間で共通の消費パターンがあったことが示唆されます。特に平日間での周期的なパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時間帯によるスコア分布の違いから、時間別に異なる電力需要があることが示唆されます。日中から夕方にかけて消費が増大する可能性が高まります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**：
– ヒートマップによって視覚的に電力消費の時間帯パターンがわかりやすく示されるため、電力管理者や企業はピーク消費時に対する対策を考慮することができます。
– 毎日の変動があまりなく、特定の項目での急上昇が見られることから、その要因を分析し、効率的な電力使用を促進する対策を立てるためのデータとして利用可能です。
このヒートマップは、電力使用の最適化やコスト削減の検討に役立つ重要な情報を提供します。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化から、一定の周期性は見られないようです。
– 日付により色が濃淡に変化しており、一定の傾向や季節性はほぼ見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日からは色の変化が急激で、特に夜間の23時台で急激に色が暗くなり、ヒートマップのスコアが低下しています。
– 7月19日も特定時間帯で急な変化が生じています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、特定の時間における活動や電力消費の度合いを示していると考えられます。
– より暖色系の色（黄色）は、高いスコアや活発な活動を示している可能性があり、寒色系（青や紫）は低いスコアや活動の減少を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は、日付ごとに異なる傾向を示しており、必ずしも日ごとの変化が他の日にも反映されているわけではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付（例えば、7月23日や24日）における広範な時間帯でのスコア変動は、特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯における電力使用の傾向を把握するのに役立ち、エネルギー管理や需要ピークの予測に利用できる可能性があります。
– 特に急激な変動のある日付は、何らかの社会的イベントや天候などに関連しているかもしれず、その要因を特定することでより効率的なエネルギー計画を策定する手助けとなります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、電力に関連する複数のWEI（Well-Being Index）項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳しく述べます。
1. **トレンド**
– このヒートマップは特定の時系列トレンドを示さず、全体的な相関を示しています。しかし、強い相関がある項目間では、一貫した影響やパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が薄い部分（特に青系）は低い相関を示しており、そこに特異な関係がある可能性があります。例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (心理的ストレス)」の間にはほとんど相関が見られないことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色が濃いほど相関が高いことを示しています。相関が高い項目同士は、相互に影響を及ぼし合っている可能性があります。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を示しています（0.96）。これは個人の評価が総合評価に強く影響することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは時系列データを直接示しているわけではありませんが、30日間における項目間の相関を示しており、持続的な関係性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」及び「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」に関連するほとんどの項目が高い相関を持っており、電力を介して社会的な要素が結びついている可能性があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– 社会的公平性や持続可能性が個人の心理的健康や全体の幸福度に強く影響することが示唆されており、これらの要素を考慮に入れた政策の重要性が感じ取れます。
– ビジネスや政策立案者にとって、個別の要素がどのように相互に関連し、全体の幸福度に寄与しているかを理解することで、より包括的な施策を構築するための道筋が見えてきます。
このヒートマップは、関係性の強弱を視覚的に把握することで、どの領域が互いに関連しているかを理解する手助けとなります。これにより、電力と関連する社会的要素の包括的な理解が促進されます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この箱ひげ図は、30日間のWEIスコアの分布を示しています。それぞれのカテゴリについて、次のように分析できます。
1. **トレンド**
– 特定のトレンド（上昇や下降）は箱ひげ図では直接はわからないが、比較的高いスコアと低いスコアのカテゴリがあります。
– 比較的安定していることが視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状況）」と「社会WEI（生態系整備）」で外れ値が見られます。これらは特定の異常なデータポイントを示している可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の時期や地域での異常な変化を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは異なるカテゴリを示していますが、色自体の意味は特にありません。
– 中央値や上下の四分位範囲から、スコアの一般的な分布と変動の範囲が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間の相関を直接見るのは難しいですが、中央付近の位置と四分位範囲の重なり具合から、相対的なパフォーマンスが判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は概して広がりを持っていますが、「個人WEI（心配とストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」は狭い範囲に集中しています。
– これにより、これらのカテゴリでは一定したパフォーマンスが確保されている可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は高さを保っており、一般的に良好なパフォーマンスを示していると直感的に感じられるでしょう。
– 外れ値が見られるカテゴリは、不安定な状態か改善余地のある領域として注目されるべきです。
– 経済的状況に関連する指標が若干のばらつきを示しているため、リソース配分や政策上の課題として捉えられる可能性があります。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおけるさまざまな要素のパフォーマンスとその変動を視覚的に示しており、安定性や改善が必要な部分の識別に役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットでは、全体として右肩下がりの傾向が見られ、電力のWEIスコアが徐々に低下していることを示しています。
– この減少傾向は、電力消費やそれに関連する効率の低下を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 印象的な外れ値は見当たりませんが、観測値のプロットに急激な一時的な下降があり、季節的要因や一時的なショックがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **Observed**: 実際のデータの観測値を示しています。全体的に上下の変動があります。
– **Trend**: 観測値から周期性やノイズを取り除いた基調の変動を示しています。
– **Seasonal**: おおよそ5日間の周期性が見られ、規則的なパターンが存在します。これは曜日や週単位の需要の変動を反映しているかもしれません。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した残余変動で、こちらも目立った外れはないものの、小幅な変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値の変動は季節性にかなり影響を受けていますが、それとは別にトレンドも全体的な下降を示しているため、周期的変動と長期的傾向の双方が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値と季節性との相関が考えられます。これにより、一定のリズムでピークが現れ、そこからトレンドによって変動が抑制されているようです。
6. **直感的な感じと影響**
– 人々は、このデータから最近の電力需要の減少を直感的に感じ取るかもしれません。ビジネスにとっては、エネルギー消費の最適化や効率性改善へのニーズが高まる可能性があります。
– 社会的には、この傾向が続くと、より持続可能なエネルギー管理や政策の見直しが必要となるでしょう。
全体として、このグラフは電力消費や効率の変化を理解する上で有用な情報を提供しており、それに対する持続的なモニタリングと対応が求められます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたSTL分解グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフを見ると、最初の半分で上昇し、後半で下降していることが分かります。このことは、期間の初めには電力関連の指標が改善していたが、後半で減少に転じたことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）のグラフでは、一部で大きな変動が見られます。これは予測外の要因による影響があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は、実際に観測された総データを示しています。
– **Trend**は、長期的な傾向を示し、全体の動き方を定量化しています。
– **Seasonal**は、周期的な変動を示し、電力需要が季節的にどう変動するかを分析できます。
– **Residual**は、トレンドと季節性を取り除いた後に残る変動で、予測不能な要素の影響を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと残差の間には直接の関係は見られませんが、季節性の影響が続く中で、予測外の外部要因が一時的な変動を引き起こしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動は比較的一定であり、残差による変動が大きいです。これは、予測不能なイベントが顕著に出やすいことを示しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 見る者は、電力供給または消費の効率性が一時期改善したが、その後不安定になったことを知覚するかもしれません。このような変動は、電力会社にとってリソースの最適化や供給の安定性確保のための課題となる可能性があります。また、季節性が明確に存在するため、時期によって異なる戦略が要求されることを認識するでしょう。
この分析は、電力需要や供給の評価をさらに深め、変動原因を特定するための重要な手がかりを提供します。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend** グラフを見ると、7月初旬から中旬までは緩やかな上昇傾向が見られ、その後下旬にかけては下降しています。この期間の傾向は、全体として頂点を迎えてから下落していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed** グラフでは、特に急激な下落が7月下旬に見られますが、その後再び緩やかに上昇しています。これは短期的な外れ値や変動を示します。
– **Residual** グラフでも同様に、7月下旬にかけての変動が確認でき、モデルで説明しきれない予測外の動きがこの辺りにあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際の観測データを示しています。
– **Trend:** 長期的な傾向を示すトレンド要素です。
– **Seasonal:** 季節性を示す要素で、周期的な変動を示しています。短期的な波形パターンが見られます。
– **Residual:** トレンドや季節性で説明できない残差を示しており、ランダムな変動を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性は独立して計算されますが、共にObservedに影響を与えています。特にトレンドが変化することで、Observedデータに大きな影響が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Seasonalの短期的な変動とResidualの変動は、それぞれが異なる周期性とランダム性を示しており、トレンドとは直接的には関連しない独立した要素として観察できます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– トレンドの下降は、電力カテゴリの需要や供給における変化を反映している可能性があります。この下降が続く場合、供給の調整や需要管理が必要になる可能性があります。
– 人々にとっては、電力の供給、料金の変動、さらにはエネルギー政策全般への関心が高まるかもしれません。これにより、持続可能なエネルギー源へのシフトが促進される可能性があります。
この分析から、ビジネスや社会の観点では、電力供給の安定維持や持続可能なエネルギー戦略の構築が重要な課題となるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いた可視化で、電力カテゴリの30日間のデータを解析しています。主成分分析は、高次元データを低次元で表現するための手法で、データの分散を最大限に捉えることを目的としています。以下に、このグラフから読み取れる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このPCAグラフ自体に明確な時間の経過によるトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていませんが、各データ点の分布は第1主成分と第2主成分に基づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上に位置するデータ点は、他の点から離れた外れ値として考えられます。これらは、異常な電力消費パターンや異常値を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、観測されたデータポイントを示し、密度の高い領域がデータの中心的な傾向を示しています。また、第1主成分は0.79の寄与率でデータの分散を最も多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには明示的な時系列が表示されていませんが、プロットの分布から主成分に対するデータのパターンを観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの密集度合いは、電力消費データ間の関連性や類似性を示しています。特定の方向への偏りや集合体の存在は、共通の消費パターンを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人々は、このデータから電力消費における共通の傾向や異常を察知できるかもしれません。ビジネス上、このような分析は電力需給の予測や、コスト削減のための効率化に役立つ可能性があります。また、異常点を分析することで、無駄な消費や不正な使用の発見につながるかもしれません。
このグラフを使って、電力消費のパターンや異常を理解し、それに基づいた戦略を立てることが重要です。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。